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              <time title="创建于" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2018-10-09T15:22:37+08:00">
                2018-10-09
              </time>
            

            

            
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        <h3 id="决定使用dubbo-框架的原因"><a href="#决定使用dubbo-框架的原因" class="headerlink" title="决定使用dubbo 框架的原因"></a>决定使用dubbo 框架的原因</h3><p>考虑了很久，查了很对有关spring cloud 和 dubbo 的对比，最终决定好好研究一下dubbo框架，原因主要有一下的两个方面：</p>
<ol>
<li>dubbo 相比叫spring cloud 感觉rpc调用才是未来发展的框架和基础。</li>
<li>dubbo 相比较spring cloud 来说代码质量和抽象程度更高，研究和学习的点更多</li>
</ol>
<h3 id="目前dubbo存在的问题"><a href="#目前dubbo存在的问题" class="headerlink" title="目前dubbo存在的问题"></a>目前dubbo存在的问题</h3><p>最大的问题，整合spring boot 其余的以后补充</p>
<h3 id="dubbo-项目规范"><a href="#dubbo-项目规范" class="headerlink" title="dubbo 项目规范"></a>dubbo 项目规范</h3><p>其实考察其他的一些rpc 调用框架，无一例外，都存在一个模板，在dubbo 中这种统一的模板被定义成一个统一的包，各个需要调用的接口都继承这个包来进行开发和部署</p>
<h4 id="一个基础的dubbo项目结构"><a href="#一个基础的dubbo项目结构" class="headerlink" title="一个基础的dubbo项目结构"></a>一个基础的dubbo项目结构</h4><p><img src="blogimg/dubbo/n1.png" alt=""></p>
<ul>
<li>dubbo_information: 表示公共的接口类（rpc调用过程中的模板）</li>
<li>dubbo_client : 表示公共接口的客户端</li>
<li>dubbo_service : 表示公共接口的服务端</li>
</ul>
<h3 id="dubbo的作用"><a href="#dubbo的作用" class="headerlink" title="dubbo的作用"></a>dubbo的作用</h3><ul>
<li>作为服务注册中心，动态的注册和发现服务，使服务的位置透明并通过在消费方获取服务提供方地址列表，实现软负载均衡和 Failover（失效备份），降低对 F5 硬件负载均衡器的依赖</li>
<li>自动画出应用间的依赖关系图，以帮助架构师理清理关系。</li>
<li>将服务现在每天的调用量，响应时间，都统计出来，作为容量规划的参考指标，可以动态调整权重，在线上，将某台机器的权重一直加大，并在加大的过程中记录响应时间的变化，直到响应时间到达阀值，记录此时的访问量，再以此访问量乘以机器数反推总容量</li>
</ul>
<h3 id="dubbo的基本架构"><a href="#dubbo的基本架构" class="headerlink" title="dubbo的基本架构"></a>dubbo的基本架构</h3><p><img src="blogimg/dubbo/2.jpg" alt=""></p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>节点</th>
<th>角色说明</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Provider</td>
<td>暴露服务的服务提供方</td>
</tr>
<tr>
<td>Consumer</td>
<td>调用远程服务的服务消费方</td>
</tr>
<tr>
<td>Registry</td>
<td>服务注册与发现的注册中心</td>
</tr>
<tr>
<td>Monitor</td>
<td>统计服务的调用次调和调用时间的监控中心</td>
</tr>
<tr>
<td>Container</td>
<td>服务运行容器</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>调用关系说明</p>
<ol start="0">
<li>服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。</li>
<li>服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。</li>
<li>服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。</li>
<li>注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者。</li>
<li>服务消费者，从提供者地址列表中，基于软负载均衡算法，选一台提供者进行调用，如果调用失败，再选另一台调用。</li>
<li>服务消费者和提供者，在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到监控中心。</li>
</ol>
<h3 id="分布式系统中一些特性"><a href="#分布式系统中一些特性" class="headerlink" title="分布式系统中一些特性"></a>分布式系统中一些特性</h3><p>Dubbo 架构具有以下几个特点，分别是连通性、健壮性、伸缩性、以及向未来架构的升级性。</p>
<h4 id="连通性"><a href="#连通性" class="headerlink" title="连通性"></a>连通性</h4><ul>
<li>注册中心负责服务地址的注册与查找，相当于目录服务，服务提供者和消费者只在启动时与注册中心交互，注册中心不转发请求，压力较小</li>
<li>监控中心负责统计各服务调用次数，调用时间等，统计先在内存汇总后每分钟一次发送到监控中心服务器，并以报表展示</li>
<li>服务提供者向注册中心注册其提供的服务，并汇报调用时间到监控中心，此时间不包含网络开销</li>
<li>服务消费者向注册中心获取服务提供者地址列表，并根据负载算法直接调用提供者，同时汇报调用时间到监控中心，此时间包含网络开销</li>
<li>注册中心，服务提供者，服务消费者三者之间均为长连接，监控中心除外</li>
<li>注册中心通过长连接感知服务提供者的存在，服务提供者宕机，注册中心将立即推送事件通知消费者</li>
<li>注册中心和监控中心全部宕机，不影响已运行的提供者和消费者，消费者在本地缓存了提供者列表</li>
<li>注册中心和监控中心都是可选的，服务消费者可以直连服务提供者</li>
</ul>
<h4 id="健壮性"><a href="#健壮性" class="headerlink" title="健壮性"></a>健壮性</h4><ul>
<li>监控中心宕掉不影响使用，只是丢失部分采样数据</li>
<li>数据库宕掉后，注册中心仍能通过缓存提供服务列表查询，但不能注册新服务</li>
<li>注册中心对等集群，任意一台宕掉后，将自动切换到另一台</li>
<li>注册中心全部宕掉后，服务提供者和服务消费者仍能通过本地缓存通讯</li>
<li>服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用</li>
<li>服务提供者全部宕掉后，服务消费者应用将无法使用，并无限次重连等待服务提供者恢复</li>
</ul>
<h4 id="伸缩性"><a href="#伸缩性" class="headerlink" title="伸缩性"></a>伸缩性</h4><ul>
<li>注册中心为对等集群，可动态增加机器部署实例，所有客户端将自动发现新的注册中心</li>
<li>服务提供者无状态，可动态增加机器部署实例，注册中心将推送新的服务提供者信息给消费者</li>
</ul>
<h4 id="升级性"><a href="#升级性" class="headerlink" title="升级性"></a>升级性</h4><p>当服务集群规模进一步扩大，带动IT治理结构进一步升级，需要实现动态部署，进行流动计算，现有分布式服务架构不会带来阻力。下图是未来可能的一种架构：</p>
<p><img src="blogimg/dubbo/n1.jpg" alt=""></p>
<p>节点角色说明<br>节点|角色说明<br>—|—<br>Deployer|自动部署服务的本地代理<br>Repository|仓库用于存储服务应用发布包<br>Scheduler|调度中心基于访问压力自动增减服务提供者<br>Admin|统一管理控制台<br>Registry|服务注册与发现的注册中心<br>Monitor|统计服务的调用次数和调用时间的监控中心</p>
<h3 id="dubbo-的需求"><a href="#dubbo-的需求" class="headerlink" title="dubbo 的需求"></a>dubbo 的需求</h3><p><img src="blogimg/dubbo/n2.jpg" alt=""></p>
<p>在大规模服务化之前，应用可能只是通过 RMI 或 Hessian 等工具，简单的暴露和引用远程服务，通过配置服务的URL地址进行调用，通过 F5 等硬件进行负载均衡。</p>
<p>当服务越来越多时，服务 URL 配置管理变得非常困难，F5 硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。 此时需要一个服务注册中心，动态的注册和发现服务，使服务的位置透明。并通过在消费方获取服务提供方地址列表，实现软负载均衡和 Failover，降低对 F5 硬件负载均衡器的依赖，也能减少部分成本。</p>
<p>当进一步发展，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。 这时，需要自动画出应用间的依赖关系图，以帮助架构师理清理关系。</p>
<p>接着，服务的调用量越来越大，服务的容量问题就暴露出来，这个服务需要多少机器支撑？什么时候该加机器？ 为了解决这些问题，第一步，要将服务现在每天的调用量，响应时间，都统计出来，作为容量规划的参考指标。其次，要可以动态调整权重，在线上，将某台机器的权重一直加大，并在加大的过程中记录响应时间的变化，直到响应时间到达阀值，记录此时的访问量，再以此访问量乘以机器数反推总容量。</p>
<p>以上是 Dubbo 最基本的几个需求。</p>

      
    </div>
    
    
    

    

    

    

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          </div>

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